SKILLEMALL.ai

AD job-interview-assistant

Интеллектуальный помощник для всего процесса поиска работы и собеседований для студентов. Поддерживает оптимизацию резюме, симуляцию собеседований, управление процессом поиска работы, быстрый поиск информации по отраслям. Сценарии использования: (1) Оптимизация резюме, редактирование резюме, улучшение резюме, соответствие резюме описанию вакансии (JD) (2) Симуляция собеседования, практика собеседования, подготовка к собеседованию, симуляция группового собеседования (3) Управление процессом поиска работы, отслеживание отправленных заявок, напоминания о собеседованиях (4) Поиск информации по отраслям, анализ должностей, поиск зарплаты, карьерный путь.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«大学生求职面试全流程智能助手。支持简历优化、面试模拟、求职进度管理、行业信息速查。触发场景:(1) 简历优化、简历修改、简历润色、简历匹配J…»

大学生求职面试全流程智能助手。支持简历优化、面试模拟、求职进度管理、行业信息速查。触发场景:(1) 简历优化、简历修改、简历润色、简历匹配JD (2) 面试模拟、面试练习、面试准备、群面模拟 (3) 求职进度管理、投递跟踪、面试提醒 (4) 行业信息查询、岗位分析、薪资查询、职业发展路径

ClawHub Agent Skills автор: smallKeyboy v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 394 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 4 дн назад

Интеллектуальный помощник для всего процесса поиска работы и собеседований для студентов.

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИнфраструктуратип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
A
90/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
76
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (job-interview-assistant) не совпадает с папкой (job-interview-helper-cn)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 63
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 394 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +3Длина description 144 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
  • +4Структура: 9 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
  • +4Есть примеры (1 блоков кода)
  • +4Справочные файлы упоминаются в инструкциях (4 из 4)

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 76.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This is a markdown-only Chinese career coaching skill for resumes, interviews, job tracking, and industry lookup, with no executable code or hidden access.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 29 мая 2026 г.